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Docker 完全入门指南：从核心概念到实战演练 在现代软件开发中，你一定听过那句经典的“魔咒”：“在我电脑上明明是好的啊！” Docker 的诞生，就是为了彻底终结这个魔咒。它不仅仅是一个工具...

简述参考 https://www.52pojie.cn/thread-1084703-1-1.html 详解：https://www.cnblogs.com/RainbowTechnology/...

好的，这是一个非常经典的高性能计算（HPC）和AI集群的搭建需求。你拥有非常棒的硬件基础（8台8卡服务器 + IB网络），搭建一个高效、易用的系统是完全可行的。 下面我将为你提供一套完整的、分阶...

LLM 微调 (Fine-tuning): 概述 在预训练阶段，大语言模型（LLM）通过在海量通用文本数据上进行训练，学习到了广泛的语言知识、语法结构、世界常识以及一定的推理能力。然而，这些预训...

PyTorch 数学运算核心指南：从 sum 到 @ 在深度学习的引擎盖下，一切皆为数学。损失的计算、梯度的传播、权重的更新、性能的评估，每一个环节都离不开大量的数学运算。PyTorch 提供了...

PyTorch 维度变换权威指南：从 view 到 permute 在 PyTorch 中，数据以张量（Tensor）的形式流动。如果你想自如地构建、调试和优化神经网络，那么精通张量维度的变换操...

PyTorch API 技术指南：原理与实践 本指南旨在为开发者提供一份关于 PyTorch 核心 API 的技术参考。内容涵盖了从模型架构定义到高级张量操作的常用接口，并对每个 API 的基本...

Prompt 工程（Prompt Engineering）可以被视为一门设计和优化输入提示（Prompt）的艺术和科学，以指导大型语言模型（LLM）高效、准确地完成特定任务。 下面我为你梳理一下...

好的，预训练一个大语言模型 (LLM) 是一个复杂且资源密集型的过程。下面是从头到尾的宏观流程，不涉及具体代码细节，但会涵盖关键步骤和考量： 阶段一：规划与准备 (The Blueprint) ...

好的，这里提供一个使用 PyTorch 构建的极简 Decoder-only Transformer（类似 GPT-like 结构）进行预训练（Causal Language Modeling ...

好的，我们来梳理一下这些主流预训练模型的特点、适用场景和预训练方式。这是一个庞大且快速发展的领域，我会尽量概括核心信息。 核心概念理解： 预训练 (Pre-training): 在大规模无标签...

🚀 Ubuntu 下的 Jupyter 终极配置指南：从安装到多环境管理 Jupyter Notebook/Lab 是数据科学、机器学习乃至日常编程探索的瑞士军刀。然而，一个干净、可扩展、能轻松...

解锁 PyTorch 中的复数之力：从基础到 RoPE 实战指南 在机器学习的广阔天地里，我们通常与实数打交道。但当进入信号处理、量子计算，乃至像 LLaMA 这样先进大语言模型的底层实现时，复...

整体概览： 这张图展示了一个典型的编码器-解码器 (Encoder-Decoder) 架构的 Transformer。 左半部分 (蓝色框，标号2) 是 编码器 (Encoder)，负责理解...

自注意力机制 Self-Attention （https://space.bilibili.com/88461692/lists） 不懂去这个链接看视频 想象一下你在阅读一个句子，比如：“银行旁...

重点 正确的理解应该是（针对标准 Seq2Seq，不考虑有特殊输出层的编码器）： h_1 和 c_1 的传递: 正如我们之前讨论的，在编码器的每个隐含层，h_t 和 c_t 会一直向后传递到...

文本预处理 原始的文本数据充满了各种“噪音”和“冗余”，直接将其用于机器学习模型通常效果不佳。文本预处理的目标是将原始文本转换为一种更干净、更结构化、更适合模型学习的形式。 1. 分词 (To...

数据处理与分析的利器，尤其擅长处理表格型数据

RNN基本原理 想象一下你在读一句话，或者听别人说话。 你的大脑是怎么工作的？ 当你读到或听到一个词时，你不仅仅是理解这个词本身的意思，你还会结合前面已经读过或听过的词来理解当前这个词在整...